机器人边界地图构建方法、装置及机器人与流程

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人边界地图构建方法、装置及机器人。

背景技术：

随着人工智能技术的不断完善，移动机器人开始向自主化和智能化发展。依靠gps、激光雷达、摄像头、超声波等传感器的数据，部分具备移动功能的室内服务/机器人已经可以实现在特定区域内进行自定位以及工作区域地图的构建。为确认移动机器人工作区域的边界，现有技术中通常采用埋设边界线的方式对工作区域的边界进行标定。其预先在机器人工作区域的边界埋设能够产生信号的边界线，在机器人上设置能够识别边界线信号的感应装置，通过对边界线信号强度的判断，确定机器人是否超越边界线。

现有存在外边界区域较大家庭草坪，此时在该外边界草坪区域内可能存在有障碍物如水池、花坛、树木、以及其他不需要工作区域等，此时为避免机器人进入障碍物或勿需工作区域内，其根据实际使用情况在该外边界区域内部构建有若干个内部边界不需工作区域，因此需要对该内部边界进行划定识别及构建生成该边界地图。

然而现有由于机器人在位置信息采集时存在位置误差，使得机器人沿内部边界绕行一周后可能无法形成闭合的边界线，无法找到最好的位置结束建图，使得机器人在内部边界频繁绕行而无法正常进行下线，或者下线位置不是最好的位置，导致机器可能出现在一个内圈下线之后撞到另外一个内圈，在从另外一个内圈下来返回之前的内圈，可能出现死循环，同时机器由内部边界下线后可以选择任意自由路径行进到外部边界，导致机器选择的不一定是最优路径，因为设计路径不是最优路径，路径过长导致误差随距离逐渐增加，且在进入外部边界过程中由于不确定路径的行走使得存在碰到障碍物或者未知内圈等原因而导致所采集的地图作废，因此使得该地图构建的效率较低，同时由于存在位置误差而未消除从而使得该边界地图绘图不准确。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种机器人边界地图构建方法，旨在解决现有机器人边界地图构建效率低的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种机器人边界地图构建方法，所述方法包括：

当检测到当前移动至边界位置时，判断当前所处的边界位置是否为内圈边界；

若是，则记录当前所处位置为内圈上线点，并根据所述内圈上线点确定出位于外圈边界上的外圈上线点；

控制沿当前内圈边界进行移动，并实时采集计算所处位置与所述外圈上线点之间的距离，直至确定出内圈边界中与所述外圈上线点之间距离最短的内圈下线点；

当采集检测到沿当前内圈边界移动回所述内圈上线点形成闭合后，控制移动至所述内圈下线点，并控制由所述内圈下线点移动至所述外圈上线点；

控制沿外圈边界移动至目标位置，并根据所返回目标位置的误差对沿内圈边界所采集的地图信息进行处理及保存，生成内圈边界的地图信息。

更进一步地，所述根据所述内圈上线点确定出位于外圈边界上的外圈上线点的步骤包括：

采集获取所述内圈上线点与所述目标位置之间的位置距离，并判断是否大于等于目标阈值；

若是，则根据外圈边界的地图信息搜索确定出外圈边界中与所述内圈上线点相距最近的外圈上线点；

若否，则确定外圈边界中的指定上线点为外圈上线点。

更进一步地，所述控制由所述内圈下线点移动至所述外圈上线点的步骤包括：

当检测到移动过程中移动至边界位置时，判断当前所处的边界位置是否为外圈边界；

若否，则清空沿内圈边界所采集的地图信息，并重新记录当前所处的边界位置为新内圈上线点，以进行新内圈边界的地图信息采集。

更进一步地，所述根据所返回目标位置的误差对沿内圈边界所采集的地图信息进行处理及保存，生成内圈边界的地图信息的步骤包括：

获取当前对所述目标位置所采集的当前位置信息；

根据所述当前位置信息及预先采集记录的目标位置的位置信息确定出修正余量；

根据所述修正余量对沿内圈边界所采集的地图信息进行补偿修正，并对补偿修正后的地图信息进行保存，生成内圈边界的地图信息。

更进一步地，所述根据外圈边界的地图信息搜索确定出外圈边界中与所述内圈上线点相距最近的外圈上线点的步骤包括：

根据所述内圈上线点为中心逐步向外扩散搜索；

当首次搜索到位于外圈边界上的目标点时，将所述目标点确定出与所述内圈上线点相距最近的外圈上线点。

更进一步地，所述判断当前所处的边界位置是否为内圈边界的步骤包括：

判断当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界位置信息中的各个位置之间的距离是否大于第一预设阈值；

若是，则确定当前所处的边界位置为内圈边界。

更进一步地，所述采集检测到沿当前内圈边界移动回所述内圈上线点形成闭合的步骤包括：

实时采集沿当前内圈边界所移动的当前位置信息，并检测判断当前位置与所述内圈上线点之间的距离是否小于第二预设阈值；

若是，则确定移动回所述内圈上线点形成闭合。

本发明另一实施例的目的还在于提供一种机器人边界地图构建装置，所述装置包括：

边界判断单元，用于当检测到当前移动至边界位置时，判断当前所处的边界位置是否为内圈边界；

上线点确定单元，用于当所述边界判断单元判断出当前所处的边界位置为内圈边界时，记录当前所处位置为内圈上线点，并根据所述内圈上线点确定出位于外圈边界上的外圈上线点；

下线点确定单元，用于控制沿当前内圈边界进行移动，并实时采集计算所处位置与所述外圈上线点之间的距离，直至确定出内圈边界中与所述外圈上线点之间距离最短的内圈下线点；

移动控制单元，用于当采集检测到沿当前内圈边界移动回所述内圈上线点形成闭合后，控制移动至所述内圈下线点，并控制由所述内圈下线点移动至所述外圈上线点；

地图构建单元，用于控制沿外圈边界移动至目标位置，并根据所返回目标位置的误差对沿内圈边界所采集的地图信息进行处理及保存，生成内圈边界的地图信息。

进一步地，所述上线点确定单元包括：

第一距离判断模块，用于采集获取所述内圈上线点与所述目标位置之间的位置距离，并判断是否大于等于目标阈值；

第一外圈上线点确定模块，用于当所述距离判断模块判断所述内圈上线点与所述目标位置之间的位置距离大于等于目标阈值时，根据外圈边界的地图信息搜索确定出外圈边界中与所述内圈上线点相距最近的外圈上线点；

第二外圈上线点确定模块，用于当所述距离判断模块判断所述内圈上线点与所述目标位置之间的位置距离小于目标阈值时，确定外圈边界中的指定上线点为外圈上线点。

进一步地，所述移动控制单元包括：

边界判断模块，用于当检测到移动过程中移动至边界位置时，判断当前所处的边界位置是否为外圈边界；

重记录模块，用于所述边界判断子模块判断出当前所处的边界位置不为外圈边界时，清空沿内圈边界所采集的地图信息，并重新记录当前所处的边界位置为新内圈上线点，以进行新内圈边界的地图信息采集。

进一步地，所述地图构建单元包括：

当前位置获取模块，用于获取当前对所述目标位置所采集的当前位置信息；

修正余量确定模块，用于根据所述当前位置信息及预先采集记录的目标位置的位置信息确定出修正余量；

补偿修正模块，用于根据所述修正余量对沿内圈边界所采集的地图信息进行补偿修正，并对补偿修正后的地图信息进行保存，生成内圈边界的地图信息。

进一步地，所述上线点确定单元包括：

搜索模块，用于根据所述内圈上线点为中心逐步向外扩散搜索；

上线点确定模块，用于当首次搜索到位于外圈边界上的目标点时，将所述目标点确定出与所述内圈上线点相距最近的外圈上线点。

进一步地，所述边界判断单元包括：

第二距离判断模块，用于判断当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界位置信息中的各个位置之间的距离是否大于第一预设阈值；

边界判断模块，用于当所述距离判断模块判断出当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界位置信息中的各个位置之间的距离大于第一预设阈值时，确定当前所处的边界位置为内圈边界。

进一步地，所述移动控制单元还包括：

距离检测判断模块，用于实时采集沿当前内圈边界所移动的当前位置信息，并检测判断当前位置与所述内圈上线点之间的距离是否小于第二预设阈值；

移动确定模块，用于当距离检测判断模块判断出当前位置与所述内圈上线点之间的距离小于第二预设阈值时，确定移动回所述内圈上线点形成闭合。

本发明另一实施例还提供一种机器人，包括处理器、存储器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时，所述机器人执行如上述所述的机器人边界地图构建方法。

本发明实施例提供的机器人边界地图构建方法，由于在机器人移动至内圈边界时，其根据所处的内圈上线点搜索确定出可采集完数据后快速上线至外圈边界的外圈上线点，并相应的根据外圈上线点确定出与其相距最近在采集完数据后可快速从内圈边界下线的内圈下线点，并在检测到沿内圈边界移动一圈回到内圈上线点形成闭合后，继续移动至内圈下线点，并由内圈下线点快速下线移动至外圈上线点，且由于之间的距离最短，使得其能够快速有效的下线及上线，以及减少在下线及上线途中遇到障碍物等导致所构建的地图作废的概率，且由外圈上线点沿外圈边界移动至目标位置时，根据目标位置对先前所采集的沿内圈边界的地图信息进行对误差处理的重定位，使得可修正传感器采集数据时的数据偏差，实现了对内圈边界地图的快速构建，解决了现有机器人边界地图构建效率低的问题。

附图说明

图1是本发明实施例提供的机器人边界地图构建方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的机器人边界地图构建方法的又一流程图；

图3是本发明实施例提供的机器人边界地图构建装置的模块示意图；

图4是本发明实施例提供的机器人边界地图构建方法中机器人地图构建时的行走路径示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本发明由于在机器人移动至内圈边界时，采集记录该内圈上线点，且构建内圈上线点相应的确定出能够实现快速上线的外圈上线点，及内圈边界中与外圈上线点相距最近能够实现快速下线的内圈下线点，使得机器人可沿内圈边界绕行一圈回到内圈上线点后，可由内圈下线点处快速下线移动至外圈上线点进行快速上线，且由外圈边界移动至目标位置，并根据目标位置对先前所采集的沿内圈边界的地图信息进行对误差处理的重定位，使得可修正传感器采集数据时的数据偏差，实现了对内圈边界地图的快速构建，解决了现有机器人边界地图构建效率低的问题。

实施例一

请参阅图1，是本发明第一实施例提供的机器人边界地图构建方法的流程示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，该机器人边界地图构建方法包括：

步骤s10，当检测到当前移动至边界位置时，判断当前所处的边界位置是否为内圈边界；

其中，当判断当前所处的边界位置为内圈边界时，执行步骤s20。

其中，本发明实施例所提供的方法应用于割草机器人中，具体现有为限制割草机器人所实际工作的工作范围，其用户人为预先铺设边界线，并由机器人构建出边界地图，以使割草机器人在边界地图中边界线所围绕的区域范围内进行移动、割草等实际工作。在本发明实施例中，其具体采用通电导线以构建出限制机器人工作范围的边界线，现有进行边界地图构建时会实际通过通电导线进行布线且围绕形成一边界线，其通电导线工作时产生两侧不同方向的磁场，此时设于机器人内部的电磁传感器可检测通电导线所产生的磁场，从而机器人可确定出用户所实际划定的边界范围，并在用户所构建的边界区域内进行工作。可以理解的，在本发明的其他实施例中，本方法还可适用于其他类型机器人，其还可通过其他方式构建边界线，且机器人通过对应的方式识别该对应的边界线，例如通过标志物等构建边界线，对应的机器人通过视觉传感器等对应识别边界线。

然而现有在边界区域内可能存在有障碍物或勿需工作区域等，此时为避免机器人进入障碍物或勿需工作区域内，其根据实际使用情况在该边界区域内部构建有若干个内部边界区域，此时限定机器人工作范围的最大的边界区域称为外圈边界，其外圈边界内部的多个边界区域称为内圈边界，此时机器人工作时在外圈边界的内部及内圈边界的外部进行行驶。其中，需要指出的是，本实施例中，其内圈边界在布线构建时，其存在一定的布线标准，其需与外圈边界之间存在一最短的布线距离标准，具体在本实施例中，其内圈边界与外圈边界之间的最短距离为1.5米，可以理解的，在本发明的其他实施例中，其布线距离还可以为其他，其根据实际使用需求进行设置，在此不做限定。

其中，在本发明实施例中，该方法应用于割草机器人，且用于快速构建割草机器人工作所需的内圈边界地图。其中，需要指出的是，本发明实施例中，其机器人内预先构建且存储有该外圈边界地图，并根据实际人为布线的内圈边界构建生成内圈边界地图，以使能够在外圈边界及内圈边界所划定的边界区域内进行工作。

当需要构建内部地图边界时，其机器人进行自由行驶移动，并实时检测当前所处的位置，其中机器人内部的电磁传感器可实时采集确定当前所处位置是否位于边界位置。当机器人根据其内部的电磁传感器检测到当前所移动到的位置为边界位置时，其判断当前所处的边界位置是否为内圈边界，具体的，由于现有内圈边界布线时与外圈边界设置有一布线距离，因此其机器人将当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界位置信息中的各个位置之间进行距离计算，当计算判断出当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界间的最小位置距离都大于该布线距离时，其确定当前所处的边界位置为内圈边界；否则当计算判断出当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界间的最小位置小于一预设距离阈值时，其确定当前所处的边界位置为外圈边界，即不为内圈边界。

其中，当判断出当前所处的边界位置不为内圈边界时，其机器人继续进行自由行驶移动，直至检测到当前所移动到的位置为边界位置，且该边界位置为内圈边界。

步骤s20，记录当前所处位置为内圈上线点，并根据内圈上线点确定出位于外圈边界上的外圈上线点；

其中，本发明实施例中，如图4所示，其机器人由当前所处位置a点进行随机自由移动，当机器人移动至检测到当前移动至边界位置，且当前所处的边界位置为内圈边界时，其记录当前所处位置为内圈上线点b，即该机器人第一次撞线至内圈边界的上线点，具体的，其机器人记录该当前所处位置的位置坐标并进行标志标记。

进一步的，上述根据内圈上线点确定出位于外圈边界上的外圈上线点可通过多种方式实现，具体的，本实施例中主要实现方式如下步骤所述：

(一)采集获取内圈上线点与目标位置之间的位置距离，并判断是否大于等于目标阈值；

(二)若是，则根据外圈边界的地图信息搜索确定出外圈边界中与内圈上线点相距最近的外圈上线点；

(三)若否，则确定外圈边界中的指定上线点为外圈上线点。

其中，该目标位置为充电器位置或特殊标记位置如基站等位置，此时当该机器人到达内圈上线点后，其开始采集获取当前内圈上线点的位置坐标以及该目标位置的位置坐标，并根据两个位置坐标相应的计算确定出其相距的位置距离，并判断其位置距离是否大于等于目标阈值，当小于该目标阈值时，其可确定当前内圈上线点与目标位置相距较近，此时其可记录完内圈边界后直接在外圈边界中的指定上线点进行上线进入至外圈边界，其相应的确定外圈边界中的指定上线点为外圈上线点c；当大于等于该目标阈值时，其机器人以当前的内圈上线点b为中心进行搜索，以搜索出外圈边界中与该内圈上线点b相距最近的外圈上线点c，并对该外圈上线点c进行标志标记，以使其沿内圈边界行驶并采集记录完一整圈后可快速的从该外圈上线点c进入至外圈边界。

步骤s30，控制沿当前内圈边界进行移动，并实时采集计算所处位置与外圈上线点之间的距离，直至确定出内圈边界中与外圈上线点之间距离最短的内圈下线点；

其中，本发明实施例中，在机器人记录其第一次撞线至内圈边界的内圈上线点b以及根据内圈上线点b所确定的外圈上线点c后，其机器人开始沿着根据内部的电磁传感器所检测确定的边界进行移动，即其机器人沿当前所撞线的内圈边界的通电导线进行移动，同时其机器人实时采集当前所处的位置信息。

进一步的，机器人在沿着内圈边界进行移动及实时采集当前所处位置的过程中，其机器人还实时计算当前所处位置与先前所搜索出的外圈上线点c之间的距离，并将当前所处位置信息及对应与外圈上线点之间的位置距离值进行保存，同时与先前保存的距离值进行比较，直至确定出与外圈上线点之间距离最短的内圈下线点d，其中，需要指出的是，其上线点表示第一次撞线至边界时的位置点，其下线点表示第一次离开边界时的位置点，例如内圈上线点表示第一次撞线至内圈边界时的位置点，内圈下线点表示第一次离开内圈边界时的位置点。

步骤s40，当采集检测到沿当前内圈边界移动回内圈上线点形成闭合后，控制移动至内圈下线点，并控制由内圈下线点移动至外圈上线点；

其中，本发明实施例中，机器人在沿着内圈边界进行移动及实时采集当前所处位置的过程中，当机器人采集检测到沿着内圈边界移动回内圈上线点b形成闭合时，即可确定对该内圈边界的位置信息全部采集完毕，其为避免内圈边界多圈采集所导致的采集数据量过大以及传感器工作时所累积的位置误差，此时其机器人需要进行下线以及移动至外圈边界中，此时其机器人继续移动，并移动到先前所确定内圈下线点d后，从该内圈下线点进行移出，以离开该内圈边界，并向外圈边界中的外圈上线点c进行移动，直至移动到外圈上线点c，此时由内圈下线点d移动至外圈上线点c过程中能够其机器人主要选择已经工作区域或者用于避开未知内圈边界的最优路径，其最优路径主要为内圈下线点与外圈上线点之间的最短直线距离，此时由于选择的最优路径，使得可避免现有机器人由内圈边界下线后所选择任意自由路径行进到外圈边界，导致机器人所设计路径不是最优路径，而路径过长导致误差随距离逐渐增加，且在进入外圈边界过程中由于不确定路径的行走使得存在碰到障碍物或者未知内圈等原因而导致所采集的地图作废的问题。

步骤s50，控制沿外圈边界移动至目标位置，并根据所返回目标位置的误差对沿内圈边界所采集的地图信息进行处理及保存，生成内圈边界的地图信息；

其中，其机器人移动至外圈上线点c后，其沿外圈边界进行移动，并移动至目标位置e后停止移动，其中该目标位置e为充电器位置或特殊标记位置如基站等位置，其根据该目标位置可确定出预先采集的外圈边界地图中的准确位置坐标信息，其中，由于机器人在位置信息采集时存在误差，且在工作量越大时其积累的误差越大，此时其根据所返回目标位置的误差，相应的对机器人沿内圈边界所采集的地图信息进行对误差处理的重定位及保存，以使修正先前采集数据时的数据偏差，最终生成内圈边界的地图信息。

其中，需要指出的是，如图4所示，其机器人行走路径中，由于无法通过线段有效的标注至其内圈边界或外圈边界上，因此其均标注至内圈边界及外圈边界的内圈或外圈，其可以理解的，机器人正常行走路径实际为在其内圈边界或外圈边界的边界线上，而非附图中的内圈边界或外圈边界的内侧或外侧，其附图4仅做描述附图用，其具体使用时还可存在其他类型的内圈边界或行走路径等，其根据实际使用需要进行设置，在此不做具体限定。

其中，可以理解的，根据其第一次撞线至内圈边界的内圈上线点时，其为了在沿内圈边界绕行一周后可快速的进入至外圈边界，以使上传保存所沿内圈边界采集保存的数据时，其在以内圈上线点为中心搜索确定出外圈边界中的外圈上线点，而该内圈上线点未必与外圈上线点之间处于最短距离内，其机器人向外圈上线点移动时，其存在再次撞线该内圈边界的可能或者所移动距离的过长，因此此时根据该外圈上线点，在内圈边界中确定出与其相距最短的内圈下线点，并使得在沿内圈边界绕行一周后，由内圈下线点进行离开，并可快速的撞线至外圈上线点，其中，该机器人实时采集记录有内圈边界的位置信息，其上线至外圈边界，用于移动至如充电器等目标位置，以在目标位置处上传保存先前所记录的内圈边界的位置坐标信息，同时根据该目标位置的实际位置坐标信息相应的对先前所采集的内圈边界的位置信息进行误差处理的重定位使得修正传感器采集数据时的数据偏差。

本实施例中，由于在机器人移动至内圈边界时，其根据所处的内圈上线点搜索确定出可采集完数据后快速上线至外圈边界的外圈上线点，并相应的根据外圈上线点确定出与其相距最近在采集完数据后可快速从内圈边界下线的内圈下线点，并在检测到沿内圈边界移动一圈回到内圈上线点形成闭合后，继续移动至内圈下线点，并由内圈下线点快速下线移动至外圈上线点，且由于之间的距离最短，使得其能够快速有效的下线及上线，以及减少在下线及上线途中遇到障碍物等导致所构建的地图作废的概率，且由外圈上线点沿外圈边界移动至目标位置时，根据目标位置对先前所采集的沿内圈边界的地图信息进行对误差处理的重定位，使得可修正传感器采集数据时的数据偏差，实现了对内圈边界地图的快速构建，解决了现有机器人边界地图构建效率低的问题。

实施例二

请参阅图2，是本发明第二实施例提供的一种机器人边界地图构建方法的流程示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，该机器人边界地图构建方法包括：

步骤s11，当检测到当前移动至边界位置时，判断当前所处的边界位置是否为内圈边界；

其中，当判断当前所处的边界位置为内圈边界时，执行步骤s21。

其中，本发明实施例中，上述断当前所处的边界位置是否为内圈边界可参照如下步骤实现：

一、判断当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界位置信息中的各个位置之间的距离是否大于第一预设阈值；

二、若是，则确定当前所处的边界位置为内圈边界。

进一步的，为避免其机器人内部所采集位置信息的传感器由于工作时所累积的位置偏差而导致边界位置的确定问题，当机器人计算判断出当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界间的最小位置大于预设距离阈值且小于第一预设阈值(布线距离)时，其机器人沿该边界位置上的边界线进行移动，其当检测到沿边界线绕行一圈后一直未识别到目标位置时，则离开该边界线继续自由移动至其他边界线；直至当移动至如充电器等目标位置时，其根据该目标位置在预先采集的外圈边界地图中的准确位置坐标信息及机器人当前所采集的位置坐标信息对该机器人的传感器进行修正，例如该目标位置的标准坐标位置为(0，0)，而机器人所当前所采集的实际坐标位置为(x，y)，此时相应的对该传感器中的修正量分别是x和y，其使得对机器人中传感器实现修正。

其中，当判断出当前所处的边界位置不为内圈边界时，其机器人继续进行自由行驶移动，直至检测到当前所移动到的位置为边界位置，且该边界位置为内圈边界，即当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界位置信息中的各个位置之间的距离大于第一预设阈值。

步骤s21，采集获取内圈上线点与目标位置之间的位置距离，并判断是否大于等于目标阈值。

其中，当判断内圈上线点与目标位置之间的位置距离小于目标阈值时，执行步骤s31；否则，执行步骤s41。

步骤s31，确定外圈边界中的指定上线点为外圈上线点。

步骤s41，根据外圈边界的地图信息搜索确定出外圈边界中与所述内圈上线点相距最近的外圈上线点；

其中，当判断内圈上线点与目标位置之间的位置距离大于等于目标阈值时，上述根据外圈边界的地图信息搜索确定出外圈边界中与内圈上线点相距最近的外圈上线点可参照以下步骤实现：

(一)根据内圈上线点为中心逐步向外扩散搜索；

(二)当首次搜索到位于外圈边界上的目标点时，将目标点确定出与内圈上线点相距最近的外圈上线点。

其中，在本发明实施例中，在记录该内圈上线点后，其以该内圈上线点为中心逐步向外扩散搜索，具体例如，其在预先构建外圈边界地图是，其建立出无数的细小网状栅格，并对边界在栅格上的位置定义出特征数值(例如1)，其可参照建立四叉树，进一步的，其在搜索扫描外圈上线点时，以内圈上线点为中心点查找一单位范围内的各个栅格的数据值，若扫描查找到该特征数值时，则确定出该特征数值处的目标点为该外圈上线点；否则逐步的增加所查找的单位范围，以实现逐步的向外部进行扩散搜索。

其中，在本发明实施例中，当首次搜索到该特征数值时，则相应的确定出该特征数值处的目标点为位于外圈边界上，且该目标点为外圈上线点，即此时根据该内圈上线点相应的搜索确定出在外圈边界上与其相距最近的外圈上线点。

步骤s51，控制沿当前内圈边界进行移动，并实时采集计算所处位置与外圈上线点之间的距离，直至确定出内圈边界中与外圈上线点之间距离最短的内圈下线点。

步骤s61，当采集检测到沿当前内圈边界移动回内圈上线点形成闭合后，控制移动至内圈下线点，并控制由内圈下线点移动至外圈上线点；

其中，本发明实施例中，上述采集检测到沿当前内圈边界移动回内圈上线点形成闭合可参照如下步骤实现：

(一)实时采集沿当前内圈边界所移动的当前位置信息，并检测判断当前位置与所述内圈上线点之间的距离是否小于第二预设阈值；

(二)若是，则确定移动回所述内圈上线点形成闭合。

其中，现有可能存在机器人在位置信息采集时存在位置误差，使得机器人沿内圈边界绕行一周后，其所定位的位置坐标与先前所定位的位置坐标不同，使得可能无法形成闭合的边界线，而机器人理解为并未回到内圈上线点，因此其机器人不断循环的沿内圈边界进行移动绕行，而无法正常的下线并移动到外圈边界上。

因此，其机器人在沿当前内圈边界进行移动及位置信息采集时，其检测判断该当前位置与内圈上线点之间的距离是否小于第二预设阈值，当检测出当前位置同一内圈上线点之间的距离小于第二预设阈值时，则确定为移动回内圈上线点形成闭合，此时完成沿内圈边界绕行一圈的位置数据的采集。进一步地，其机器人沿当前内圈边界继续进行移动，直至由内圈上线点移动至内圈下线点。

当其机器人确定移动至内圈下线点后，其开始控制由内圈下线点移动至外圈边界上的外圈上线点。其具体参照如下方式实现：

(一)获取内圈下线点与外圈上线点之间的直线路径。

(二)控制沿直线路径移动至外圈上线点；

(三)当检测到沿直线路径的移动过程中移动至边界位置时，判断当前所处的边界位置是否为外圈边界；

(四)若否，则清空沿内圈边界所采集的地图信息，并重新记录当前所处的边界位置为新内圈上线点，以进行新内圈边界的地图信息采集。

其中，由于该内圈下线点为当前内圈边界中与外圈上线点相距最近的位置，因此，其沿直线路径移动时，其不可能再次撞线至其自身内圈边界，此时其检测所撞线的边界位置是否为外圈边界，若是，则沿外圈边界移动至目标位置；若否，则说明机器人撞线至新的内圈边界，而持续采集地图信息存在数据量较大，且存在积累误差范围加大的可能性，因此此时机器人清空丢弃先前沿内圈边界所采集的地图信息，并重新将该撞线的边界位置记录为新内圈上线点，并继续依照上述步骤s21-s61，以重新对该新内圈边界确定出新外圈上线点及新内圈下线点，实现对该新撞线的新内圈边界进行地图构建。

步骤s71，控制沿外圈边界移动至目标位置，并获取当前对目标位置所采集的当前位置信息；

其中，本发明实施例中，其机器人在外圈上线点进行上线后，沿外圈边界移动至目标位置，并在目标位置处获取机器人所实际采集的当前位置信息。

步骤s81，根据当前位置信息及预先采集记录的目标位置的位置信息确定出修正余量；

其中，本发明实施例中，由于预先采集记录有外圈边界地图中的准确位置坐标信息，此时又获取有当前在目标位置下的当前位置信息，因此，其根据两个位置信息可相应的确定出修正余量，例如该目标位置的标准坐标位置为(0，0)，而机器人所当前所采集的实际坐标位置为(x，y)，此时相应的该传感器中横坐标及纵坐标的修正余量分别是x和y，其中x和y即为所返回目标位置的误差。

步骤s91，根据修正余量对沿内圈边界所采集的地图信息进行补偿修正，并对补偿修正后的地图信息进行保存，生成内圈边界的地图信息；

其中，本发明实施例中，其根据修正余量对沿内圈边界所采集的地图信息进行补偿修正，如上述所述，其分别对所采集的各个位置坐标相应的减去(x，y)，使得可得到其传感器产生偏差前内圈边界中各个位置点的准确坐标值，此时对该补偿修正后的地图信息进行保存上传，使得构建出内圈边界地图。

进一步的，当其机器人所获取的内圈上线点与绕行一圈后回到内圈上线点的位置未完全重合，而是机器人根据两者位置是否小于第二预设阈值确定其是否回到内圈上线点时，此时通过对该缺口进行补填或对内圈上线点的两侧一段距离之间进行平滑处理，从而得到封闭的内圈边界地图。

本发明实施例提供的机器人边界地图构建方法，由于在机器人移动至内圈边界时，其根据所处的内圈上线点向外扩散搜索出与其相距最近的外圈上线点，并相应的根据外圈上线点确定与其相距最近的内圈下线点，并在检测到沿内圈边界移动一圈回到内圈上线点形成闭合后，由内圈下线点快速下线并移动至外圈上线点，且由于之间的距离最短，使得其能够快速有效的下线及上线，以及减少在下线及上线途中遇到障碍物等导致所构建的地图作废的概率，同时当移动过程中遇到新的内圈边界时，此时清空丢弃之前存储的地图信息，使得避免内圈边界多圈采集所导致的采集数据量过大以及传感器工作时所累积的位置误差而对当前新内圈边界的数据采集的影响，此时重新对新内圈边界进行数据采集，因此其所采集的地图信息总为最近一个绕行一圈的内圈边界的信息，而减少了数据存储量、数据出错、以及逐渐累积所产生的增大误差的概率，且由外圈上线点沿外圈边界移动至目标位置时，根据目标位置对先前所采集的沿内圈边界的地图信息进行补偿修正，使得可修正传感器采集数据时的数据偏差，实现了对内圈边界地图的快速构建，解决了现有机器人边界地图构建效率低以及所构建的边界地图信息不准确的问题。

实施例三

请参阅图3，是本发明第三实施例提供的机器人边界地图构建装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，该机器人边界地图构建装置包括：

边界判断单元10，用于当检测到当前移动至边界位置时，判断当前所处的边界位置是否为内圈边界；

上线点确定单元20，用于当边界判断单元10判断出当前所处的边界位置为内圈边界时，记录当前所处位置为内圈上线点，并根据所述内圈上线点确定出位于外圈边界上的外圈上线点；

下线点确定单元30，用于控制沿当前内圈边界进行移动，并实时采集计算所处位置与所述外圈上线点之间的距离，直至确定出内圈边界中与所述外圈上线点之间距离最短的内圈下线点；

移动控制单元40，用于当采集检测到沿当前内圈边界移动回所述内圈上线点形成闭合后，控制移动至所述内圈下线点，并控制由所述内圈下线点移动至所述外圈上线点；

地图构建单元50，用于控制沿外圈边界移动至目标位置，并根据所返回目标位置的误差对沿内圈边界所采集的地图信息进行处理及保存，生成内圈边界的地图信息。

进一步地，上线点确定单元20包括：

第一距离判断模块，用于采集获取所述内圈上线点与所述目标位置之间的位置距离，并判断是否大于等于目标阈值；

第一外圈上线点确定模块，用于当所述距离判断模块判断所述内圈上线点与所述目标位置之间的位置距离大于等于目标阈值时，根据外圈边界的地图信息搜索确定出外圈边界中与所述内圈上线点相距最近的外圈上线点；

第二外圈上线点确定模块，用于当所述距离判断模块判断所述内圈上线点与所述目标位置之间的位置距离小于目标阈值时，确定外圈边界中的指定上线点为外圈上线点。

进一步地，移动控制单元40包括：

边界判断模块，用于当检测到移动过程中移动至边界位置时，判断当前所处的边界位置是否为外圈边界；

重记录模块，用于所述边界判断子模块判断出当前所处的边界位置不为外圈边界时，清空沿内圈边界所采集的地图信息，并重新记录当前所处的边界位置为新内圈上线点，以进行新内圈边界的地图信息采集。

进一步地，地图构建单元50包括：

当前位置获取模块，用于获取当前对所述目标位置所采集的当前位置信息；

修正余量确定模块，用于根据所述当前位置信息及预先采集记录的目标位置的位置信息确定出修正余量；

补偿修正模块，用于根据所述修正余量对沿内圈边界所采集的地图信息进行补偿修正，并对补偿修正后的地图信息进行保存，生成内圈边界的地图信息。

进一步地，上线点确定单元20包括：

搜索模块，用于根据所述内圈上线点为中心逐步向外扩散搜索；

上线点确定模块，用于当首次搜索到位于外圈边界上的目标点时，将所述目标点确定出与所述内圈上线点相距最近的外圈上线点。

进一步地，边界判断单元10包括：

第二距离判断模块，用于判断当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界位置信息中的各个位置之间的距离是否大于第一预设阈值；

边界判断模块，用于当所述距离判断模块判断出当前所处的边界位置与预先采集记录的外圈边界位置信息中的各个位置之间的距离大于第一预设阈值时，确定当前所处的边界位置为内圈边界。

进一步地，移动控制单元40还包括：

距离检测判断模块，用于实时采集沿当前内圈边界所移动的当前位置信息，并检测判断当前位置与所述内圈上线点之间的距离是否小于第二预设阈值；

移动确定模块，用于当距离检测判断模块判断出当前位置与所述内圈上线点之间的距离小于第二预设阈值时，确定移动回所述内圈上线点形成闭合。

本发明实施例所提供的机器人边界地图构建装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。

本实施例中，通过在机器人移动至内圈边界时，其根据所处的内圈上线点搜索确定出可采集完数据后快速上线至外圈边界的外圈上线点，并相应的根据外圈上线点确定出与其相距最近在采集完数据后可快速从内圈边界下线的内圈下线点，并在检测到沿内圈边界移动一圈回到内圈上线点形成闭合后，继续移动至内圈下线点，并由内圈下线点快速下线移动至外圈上线点，且由于之间的距离最短，使得其能够快速有效的下线及上线，以及减少在下线及上线途中遇到障碍物等导致所构建的地图作废的概率，且由外圈上线点沿外圈边界移动至目标位置时，根据目标位置对先前所采集的沿内圈边界的地图信息进行对误差处理的重定位，使得可修正传感器采集数据时的数据偏差，实现了对内圈边界地图的快速构建，解决了现有机器人边界地图构建效率低的问题。

本实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例所述的机器人边界地图构建方法步骤。所述可读存储介质，如：rom/ram、磁碟、光盘等。

本实施例还提供了一种机器人，包括处理器、存储器、以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器运行计算机程序时，机器人执行上述实施例所述的机器人边界地图构建方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元或模块完成，即将存储装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施方式中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。

本领域技术人员可以理解，图3中示出的组成结构并不构成对本发明的机器人边界地图构建装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，而图1-2中的机器人边界地图构建方法亦采用图3中所示的更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置来实现。本发明所称的单元、模块等是指一种能够被所述机器人边界地图构建装置中的处理器(图未示)所执行并功能够完成特定功能的一系列计算机程序，其均可存储于所述机器人边界地图构建装置的存储设备(图未示)内。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。